How AI Image Generators Work (Stable Diffusion / Dall-E) - Computerphile

Summary

视频脚本详细介绍了使用扩散模型生成图像的过程，与传统的生成对抗网络（GAN）相比，扩散模型通过迭代地添加和移除噪声来生成图像，使得训练过程更加稳定且易于控制。通过结合文本嵌入和分类器自由引导技术，扩散模型能够根据文本提示生成特定内容的图像，尽管生成的图像可能需要进一步优化。此外，虽然训练这类模型成本高昂，但已有一些免费资源如稳定扩散模型可供使用，用户可以通过谷歌Colab等平台进行体验。

Takeaways

• 🖼️ 扩散模型（Diffusion Models）是一种生成图像的新方法，与生成对抗网络（GANs）不同，它通过逐步减少噪声来生成图像。
• 🔍 扩散模型的核心思想是将图像从清晰逐渐转变为噪声，然后通过训练神经网络来逆转这个过程，从而生成新的图像。
• 🎨 扩散模型训练过程中，会使用不同量的噪声对图像进行扰动，这种策略被称为噪声调度（noise schedule）。
• 🤖 在扩散模型中，神经网络需要学习如何预测并移除加在图像上的噪声，这个过程称为推断（inference）。
• 📈 扩散模型的训练涉及到大量的图像数据和计算资源，但现在已经有一些免费的工具和平台，如Google Colab，使得个人用户也能尝试使用。
• 📚 通过在训练过程中加入文本嵌入，扩散模型可以生成与特定文本描述相匹配的图像，这种技术称为基于条件的生成。
• 🌐 扩散模型可以用于创建高质量的图像，但生成过程可能需要多次迭代，逐渐接近原始图像。
• 🔧 扩散模型中的权重是共享的，这意味着在生成过程中使用的神经网络结构是一致的，提高了效率。
• 💡 扩散模型的一个关键技术是无分类器引导（classifier-free guidance），它通过比较带文本嵌入和不带文本嵌入的图像生成结果来增强与文本描述的匹配度。
• 🚀 尽管扩散模型在技术上具有挑战性，但其代码实现相对简单，通过调用单个Python函数即可生成图像。
• 💸 使用扩散模型可能涉及较高的成本，但由于有免费资源可用，个人用户也可以进行实验和学习。

Q & A

什么是扩散模型（diffusion model）？

扩散模型是一种生成模型，它通过逐步添加噪声将数据点（如图像）转化为随机噪声，然后再通过一个学习过程逆转这一过程，从随机噪声生成清晰的数据点。这种方法在生成高质量图像方面显示出了优势。

生成对抗网络（GAN）是如何工作的？

生成对抗网络（GAN）由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成看起来像真实数据的图像，而判别器的任务是判断一个图像是真实的还是由生成器生成的。这两个网络在训练过程中相互竞争，生成器试图生成越来越逼真的图像，而判别器则努力提高区分真伪图像的能力。

扩散模型与GAN相比有什么优势？

扩散模型相比GAN更容易训练，更稳定，并且能够生成高分辨率的图像。GAN在训练过程中可能会出现模式崩溃（mode collapse）等问题，而扩散模型通过逐步减少噪声的方式生成图像，避免了这些问题。

在扩散模型中，如何决定添加多少噪声？

在扩散模型中，添加噪声的量通常遵循一个预定的噪声计划（schedule）。这个计划定义了每一步添加的噪声量，可以是线性的，也可以是开始时添加少量噪声然后逐渐增加的非线性方式。

扩散模型是如何从噪声图像恢复出原始图像的？

扩散模型通过训练一个网络来预测并去除噪声。在训练过程中，模型学习如何从带有不同程度噪声的图像中预测原始图像。在生成图像时，模型会逐步预测并去除噪声，每次迭代都会生成一个噪声更少的图像，最终恢复出清晰的原始图像。

如何使用扩散模型生成特定内容的图像？

为了生成特定内容的图像，可以通过条件化（conditioning）扩散模型来实现。例如，可以将文本描述作为条件输入，模型会根据这些条件生成与描述相匹配的图像。

什么是分类器自由引导（classifier-free guidance）？

分类器自由引导是一种提高生成图像与文本描述相关性的技术。它通过将图像两次输入模型，一次包含文本嵌入，一次不包含，然后计算两次预测噪声的差异，并放大这个信号，以此来引导生成过程更贴近文本描述。

扩散模型的训练成本如何？

扩散模型的训练成本相对较高，因为它需要大量的图像数据和计算资源。不过，有一些免费的平台，如Google Colab，提供了使用这些模型的机会。

扩散模型的代码实现复杂吗？

扩散模型的代码实现可以相对简单，有的版本只需要调用一个Python函数就可以生成图像。但为了深入理解和定制，可能需要更详细的代码，包含完整的迭代过程和条件输入的注入。

扩散模型中的权重是如何共享的？

在扩散模型中，为了提高效率，生成过程中使用的网络权重与预测噪声时使用的权重是相同的。这样可以避免重复计算，加快生成速度。

扩散模型在实际应用中有哪些可能的用途？

扩散模型可以用于生成高质量的图像，例如艺术作品、合成照片等。此外，它还可以作为图像处理工具，例如用于噪声去除或图像增强。